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MQ概述

MQ，全称MessageQueue 消息队列，专门用作消息队列的中间组件叫做消息中间件，主要是用于应用之间通信。消费者、生产者可以使用不同语言编写。

使用场景|作用

• 模块之间的解耦。各模块通过消息中间件这个统一的接口来交换数据，无需耦合在一起，使各模块具有良好的扩展性。
• 流量削峰：常用于秒杀、日志处理。
• 可以实现异步操作，多操作并行

MQ一般都有冗余机制，拥有多个数据备份，保证部分节点故障时，消息不会丢失。

java消息服务 JMS

JMS: 全称Java Message Service java消息服务，是sun公司早期推出的java消息标准，旨在为java应用提供统一的消息操作，包括create、send、receive。

JMS是java中的消息中间件接口，定义了java中标准消息传递的API，类似于JDBC，sun只规定标准、规范，由各MQ厂商提供具体实现。

JMS中的常见概念

• 消息message：数据对象
• 队列queue：存储待消费消息的区域
• 主题topic：一种支持发送消息给多个订阅者的机制
   

JMS的两种消息类型|发送模式

• 点对点 Point-to-Point（P2P）：消息只会被一个消费者消费。多个消费者可以订阅同一个topic，对于这个topic的一则消息，只有其中一个消费者消费。
• 发布/订阅 Publish/Subscribe：消息可以被多个消费者消费。多个消费者都订阅同一个topic，对于这个topic的一则消息，订阅了此topic的消费者都会消费。

常见的消息中间件

1、ActiveMQ

• 老牌消息中间件；
• 吞吐量不高，多队列的时候性能下降，存在消息丢失的情况；
• 很少大规模使用。
   

2、Kafka

• 开源的流处理平台，由Scala和Java编写；
• Kafka是一个高吞吐量的分布式发布/订阅消息系统，是一个流处理平台，严格意义上不属于MQ，只是支持常规的MQ功能；
• Kafka并不是JMS规范的实现，只是提供了类似于JMS的特性；
• 高吞吐量、高性能，支持消息持久化到硬盘，使用副本集机制实现数据冗余，保障数据尽可能不丢失；
• 不支持事务，失败回滚不了，保证不了数据一致性

Kafka适合需要收集、处理大量数据，但对数据安全、一致性要求不高的项目，在大数据开发中用得多。

Kafka常用于处理大规模网站中的流数据，比如

• 收集日志
• 记录实时数据，监控运行状况
• 记录用户访问行踪，比如用户访问的页面、点击的条目、浏览时长、搜索的关键词，发送给订阅者来分析、挖掘用户偏好、消费能力

3、RocketMQ

• 阿里开源的消息中间件，纯java编写；
• 具有高吞吐量、高可用、高可靠性，支持事务，性能强劲(零拷贝技术)，支持海量消息堆积， 支持指定次数和时间间隔的失败消息重发，支持consumer端tag过滤、延迟消息等；
• 适合大规模分布式系统应用，适合电商、互联网金融等领域；
• 偏向国内、阿里，社区相对不活跃

4、RabbitMQ

• 基于AMQP协议，使用Erlang编写，RabbitMQ是AMQP的一个实现，但AMQP并非只有RabbitMQ一个实现；
• 各方面的折中，可靠、稳定，性能、吞吐量都不错，支持事务。

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